Vladimir Alekseichenko ma 10+ lat w praktycznym ML, wdrożenia dla Fortune 500 oraz przeszkolił 5000+ osób z ML z firm takich jak Google, IBM, Intel, Microsoft, Orange, Oracle, Cisco, Nokia, Motorola, Adobe, General Electric, Allegro, OLX, Asseco, Comarch, Ryanair, UBS, Revolut, Santander, ING, PKO, RTV EURO AGD, RTB House, Brainly i wiele innych.

dobre i złe praktyki

LLM, RAG, Agenci AI - jakość pod kontrolą!

100% praktyki

Posłuchaj praktyka
Webinar: 3 kwietnia, 11:00 - 12:30

Dołącz teraz i 🎁 dostań nagrania z poprzedniego spotkania!

RAG w LLM pod kontrolą

RAG baza wektorowa

Kluczowym ogniwem RAG jest pierwsze słowo: "Retrieval" — czyli precyzyjne odnalezienie właściwego kontekstu. Precyzyjne! Tak, tak - precyzyjne!


⚠️ Bazy wektorowe mogą Ci zaszkodzić!


Bazy wektorowe dają możliwość modne wyszukiwanie poprzez embeddingi — i czasami faktycznie potrafią robić wrażenie. Kuszą Cię obietnicą znajdywania rzeczy "podobnych", często odkrywając zaskakujące połączenia w treści. Znasz to?


Ale tu właśnie kryje się największe zagrożenie:

  • Podobieństwo ≠ trafność, to, że coś jest podobne, nie znaczy, że jest tym czego użytkownik szuka
  • Mała zmiana zapytania = wielkie problemy, niestety wektorowy mechanizm wyszukiwania często reaguje nieprzewidywalnie na minimalne zmiany zapytania. Rezultatem są odpowiedzi przypadkowe, błędne lub całkowicie pozbawione sensu.

Efekt końcowy? Zaczynasz obwiniać LLM za halucynacje.


🚨 Stop! Ratuj LLM przed błędnymi danymi!

Prawdziwy problem tkwi w fundamentalnych brakach kontroli jakości tradycyjnych implementacji RAG. To właśnie ten problem powoduje, że tak wiele projektów opartych na LLM nigdy nie wychodzi poza fazę PoC, grzęznąc w niekończącym się cyklu poprawek i rozczarowań w środowiskach produkcyjnych. Zacznij od naprawienia Retrievalu!


Naucz się jak uniknąć największych błędów RAG

Poznaj strategię stabilnych, skutecznych i przewidywalnych wdrożeń LLM.

Odzyskaj kontrolę nad RAG!

Koniec z pustymi obietnicami – czas na realne rezultaty!


Masz dość marnowania zasobów na metody LLM, które obiecują cuda, a dostarczają chaos, frustrację i wysokie koszty? Większość "internetowych ekspertów" powiela utarte schematy pełne fundamentalnych błędów, ignorując krytyczną potrzebę systemowej kontroli nad danymi, które trafiają do Twoich modeli.



Wiem to, bo sprawdziłem w praktyce!

W DataWorkshop Lab spędziłem setki godzin na testowaniu i głębokiej analizie wielu podejść do RAG.


Sprawdziłem:

  • ✅ Co naprawdę działa w praktyce na produkcji, a co jest tylko szumem marketingowym
  • ✅ Gdzie zawodzą popularne narzędzia i gotowe rozwiązania
  • ✅ Jak uniknąć błędów, które większość projektów rozkładają na łopatki

Odkryłem granice popularnych technik i narzędzi, jasno widząc powody ich porażek tam, gdzie kluczowa jest:

  • stabilność
  • przewidywalność
  • audytowalność
  • bezpieczeństwo informacji

Dzielę się tą wiedzą z Tobą!

Przekazuję Ci skondensowaną, sprawdzoną w boju metodologię wdrażania efektywnych rozwiązań RAG, których fundamentem jest kontrola jakości danych w Twoim systemie.


To nie są teoretyczne rozważania – to konkretna, sprawdzona w praktyce metoda, która prowadzi Cię bezpiecznie przez wdrożenie LLM oszczędzając tygodnie chaosu i tysiące złotych.

  • 👉 Zapomnij o pustych marketingowych obietnicach
  • 👉 Zapomnij o błędach popełnianych przez 90% rynku (pewnie i więcej niż 90%)
  • Zdobądź wiedzę, której nie znajdziesz w internecie
Przykład

RAG może pozwolić analitykom finansowym precyzyjnie wyciągać kluczowe wnioski ze sprawozdań finansowych, automatycznie dostarczając precyzyjne odpowiedzi o kondycję finansową firm i potencjalne ryzyka inwestycyjne.
🔥 Zapomnij o LangChain!

Zobacz frameworki typu LangChain czy LlamaIndex (lub inne) są popularne, bo oferują atrakcyjny skrót – "wrzuć dane, kliknij, gotowe!" Brzmi super? Ale jeśli budujesz coś poważnego, to droga donikąd. To dobre narzędzia do szybkich eksperymentów, ale na produkcji potrafią zawodzić spektakularnie.



😱 Ostre słowa? TAK – ale prawdziwe!

Chcesz tworzyć solidne, produkcyjne rozwiązania, które działają stabilnie i przewidywalnie? To musisz przestać ufać modnym "gotowcom".


Twoja konkurencja pewnie już ugrzęzła w magicznym myśleniu, wierząc, że AI zrobi wszystko za nich. Efekt? Plaga halucynacji, nieprzewidywalnych odpowiedzi i tygodnie frustracji.


✅ Chcesz REALNYCH rezultatów?

  • Zapomnij o beztroskim wrzucaniu danych do mainstreamowych frameworków
  • Odrzuć hype i obietnice bez pokrycia
  • Zacznij wdrażać metodologię ludzi, którzy naprawdę rozwiązali problemy, z którymi teraz się mierzysz


🧠 AI myśli lepiej, gdy TY myślisz pierwszy!


Wniosek ⇒ LangChain nie zastąpi Twojego myślenia!



Nie wierzysz na słowo? Potrzebujesz dodatkowego potwierdzenia? Dobrze, rozumiem. Np. już rok temu Technology Radar obniżył status LangChain do najniższej kategorii "Hold" 💀.

Przykład

RAG może pozwolić analitykom finansowym precyzyjnie wyciągać kluczowe wnioski ze sprawozdań finansowych, automatycznie dostarczając precyzyjne odpowiedzi o kondycję finansową firm i potencjalne ryzyka inwestycyjne.
Seria webinarów
poznaj jak trzymać jakość pod kontrolą w świecie LLM
✅ 7 marca
✅ 7 marca
Jakość pod kontrolą w LLM - podstawowe kroki
✅ 20 marca
✅ 20 marca
Niepewność odpowiedzi W LLM - jak sobie z tym radzić (struktura)
📌 3 kwietnia
📌 3 kwietnia
📌 (teraz) RAG w LLM pod kontrolą - dobre i złe praktyki
10 kwietnia
10 kwietnia
Agenci AI pod kontrolą - jak delegować, aby spać spokojnie
24 kwietnia
24 kwietnia
Klasyczne modele ML czy LLM, a może razem - hype vs praktyka
8 maja
8 maja
Który model LLM wybrać i jak to zrobić dobrze?
Praktyczne doświadczenie w uczeniu maszynowym – 10+ lat, w programowaniu – 15+ lat;

Potrafi tłumaczyć skomplikowane pojęcia z matematyki, statystyki i programowania w prosty sposób, używając przykładów z życia i funkcjonowania biznesu;

Dziesiątki (raczej setki) modele uczenia maszynowego wdrożonych do produkcji;

CEO i założyciel DataWorkshop;

Konsultuje i wspiera przy wdrażaniu duże i małe firmy (Fortune 500 i inne) w praktycznym podejściu do uczenia maszynowego;

Autor 7 praktycznych kursów: LLM, Python, ML/DS od podstaw, statystyka SQL, NLP, szeregi czasowe;

Regularny prelegent i twórca międzynarodowej konferencji DWCC poświęconej uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji.;

Twórca wiele inicjatyw i warsztatów z uczenia maszynowego dla dziesiątki tysięcy ludzi: "Korona wyzwań", "Matryca", "DWgym", "DWthon", "DWTools", "DWChampions".

Prowadzi podcast Biznes Myśli (> 250 000 odsłuchań), słuchasz?
Twórca autorskich kursów ML/AI
CEO DataWorkshop
Vladimir Alekseichenko
Mocne strony:

Kreatywne podejście,
Krytyczne myślenie,
Zdolność inspirowania uczniów i wzmacniania ich wiary we własne siły,
Umiejętność skierowania na właściwą drogę w celu rozwiązania postawionych zadań.
Co wolisz z LLM: "łatwiznę" czy jakość pod kontrolą?

Świat AI pełen jest półśrodków, iluzji i udawanych sukcesów. Większość zespołów wdrażających LLM kończy frustracją – topiąc ogrom pieniędzy i czasu w wiecznie „prawie działających” rozwiązaniach, które zawodzą zawsze wtedy, gdy liczy się najbardziej.


Czy tego naprawdę chcesz?

Jeśli szukasz solidnych podstaw, przewidywalności i prawdziwej wartości biznesowej, musisz zacząć robić coś innego niż wszyscy — coś, co naprawdę działa na produkcji.


⚠️ STOP łatwiźnie i "modnym" rozwiązaniam!

❌ Koniec z halucynacjami

❌ Koniec z niestabilnością

❌ Koniec z chaosem na produkcji


Zamiast tego wybierz:

✅ Stabilne systemy działające pod Twoją kontrolą

✅ Sprawdzone i przetestowane podejście produkcyjne

✅ Efekty, które poprawiają Twoje wyniki biznesowe tu i teraz


Wybór należy do Ciebie

Ty decydujesz, czy Twoje wdrożenie LLM będzie kolejnym przykładem iluzji sukcesu, który za miesiąc zamieni się w katastrofę produkcyjną, czy zbudujesz przewagę konkurencyjną opartą na solidnych i przewidywalnych rozwiązaniach AI.

Zobacz, co ludzi najbardziej doceniają w naszym podejściu
Kontakt
Masz pytania? To dobrze, bez pytań nie ma nauki. Pisz śmiało!
Mogilska 43, 31-545
Kraków, Polska